Java實(shí)現(xiàn)幾十萬條數(shù)據(jù)插入實(shí)例教程(30萬條數(shù)據(jù)插入MySQL僅需13秒)
本文主要講述通過MyBatis、JDBC等做大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)插入的案例和結(jié)果。
CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用戶id', `username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用戶名稱', `age` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '年齡', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶信息表';
話不多說，開整！
實(shí)體類、mapper和配置文件定義
User實(shí)體
/**
* <p>用戶實(shí)體</p>
*
* @Author zjq
* @Date 2021/8/3
*/
@Data
public class User {
private int id;
private String username;
private int age;
}mapper接口
public interface UserMapper {
/**
* 批量插入用戶
* @param userList
*/
void batchInsertUser(@Param("list") List<User> userList);
}mapper.xml文件
<!-- 批量插入用戶信息 -->
<insert id="batchInsertUser" parameterType="java.util.List">
insert into t_user(username,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(
#{item.username},
#{item.age}
)
</foreach>
</insert>
jdbc.properties
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test jdbc.username=root jdbc.password=root
sqlMapConfig.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
<!--通過properties標(biāo)簽加載外部properties文件-->
<properties resource="jdbc.properties"></properties>
<!--自定義別名-->
<typeAliases>
<typeAlias type="com.zjq.domain.User" alias="user"></typeAlias>
</typeAliases>
<!--數(shù)據(jù)源環(huán)境-->
<environments default="developement">
<environment id="developement">
<transactionManager type="JDBC"></transactionManager>
<dataSource type="POOLED">
<property name="driver" value="${jdbc.driver}"/>
<property name="url" value="${jdbc.url}"/>
<property name="username" value="${jdbc.username}"/>
<property name="password" value="${jdbc.password}"/>
</dataSource>
</environment>
</environments>
<!--加載映射文件-->
<mappers>
<mapper resource="com/zjq/mapper/UserMapper.xml"></mapper>
</mappers>
</configuration>不分批次直接梭哈
MyBatis直接一次性批量插入30萬條，代碼如下：
@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println("===== 開始插入數(shù)據(jù) =====");
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共飲一杯無 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
userList.add(user);
}
session.insert("batchInsertUser", userList); // 最后插入剩余的數(shù)據(jù)
session.commit();
long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("成功插入 30 萬條數(shù)據(jù),耗時(shí)："+spendTime+"毫秒");
} finally {
session.close();
}
}
可以看到控制臺(tái)輸出：
Cause: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (27759038 >yun 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet’ variable.
超出最大數(shù)據(jù)包限制了，可以通過調(diào)整max_allowed_packet限制來提高可以傳輸?shù)膬?nèi)容，不過由于30萬條數(shù)據(jù)超出太多，這個(gè)不可取，梭哈看來是不行了 ??????
既然梭哈不行那我們就一條一條循環(huán)著插入行不行呢
循環(huán)逐條插入
mapper接口和mapper文件中新增單個(gè)用戶新增的內(nèi)容如下:
/**
* 新增單個(gè)用戶
* @param user
*/
void insertUser(User user);
<!-- 新增用戶信息 -->
<insert id="insertUser" parameterType="user">
insert into t_user(username,age) values
(
#{username},
#{age}
)
</insert>
調(diào)整執(zhí)行代碼如下：
@Test
public void testCirculateInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println("===== 開始插入數(shù)據(jù) =====");
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共飲一杯無 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
// 一條一條新增
session.insert("insertUser", user);
session.commit();
}
long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("成功插入 30 萬條數(shù)據(jù),耗時(shí)："+spendTime+"毫秒");
} finally {
session.close();
}
}
執(zhí)行后可以發(fā)現(xiàn)磁盤IO占比飆升，一直處于高位。
等啊等等啊等，好久還沒執(zhí)行完
先不管他了太慢了先搞其他的，等會(huì)再來看看結(jié)果吧。
two thousand year later …
控制臺(tái)輸出如下：
總共執(zhí)行了14909367毫秒，換算出來是4小時(shí)八分鐘。太慢了。。
??????還是優(yōu)化下之前的批處理方案吧
MyBatis實(shí)現(xiàn)插入30萬條數(shù)據(jù)
先清理表數(shù)據(jù)，然后優(yōu)化批處理執(zhí)行插入：
-- 清空用戶表 TRUNCATE table t_user;
以下是通過 MyBatis 實(shí)現(xiàn) 30 萬條數(shù)據(jù)插入代碼實(shí)現(xiàn)：
/**
* 分批次批量插入
* @throws IOException
*/
@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println("===== 開始插入數(shù)據(jù) =====");
long startTime = System.currentTimeMillis();
int waitTime = 10;
try {
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共飲一杯無 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
userList.add(user);
if (i % 1000 == 0) {
session.insert("batchInsertUser", userList);
// 每 1000 條數(shù)據(jù)提交一次事務(wù)
session.commit();
userList.clear();
// 等待一段時(shí)間
Thread.sleep(waitTime * 1000);
}
}
// 最后插入剩余的數(shù)據(jù)
if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
session.insert("batchInsertUser", userList);
session.commit();
}
long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("成功插入 30 萬條數(shù)據(jù),耗時(shí)："+spendTime+"毫秒");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
session.close();
}
}
使用了 MyBatis 的批處理操作，將每 1000 條數(shù)據(jù)放在一個(gè)批次中插入，能夠較為有效地提高插入速度。同時(shí)請注意在循環(huán)插入時(shí)要帶有合適的等待時(shí)間和批處理大小，以防止出現(xiàn)內(nèi)存占用過高等問題。此外，還需要在配置文件中設(shè)置合理的連接池和數(shù)據(jù)庫的參數(shù)，以獲得更好的性能。
在上面的示例中，我們每插入1000行數(shù)據(jù)就進(jìn)行一次批處理提交，并等待10秒鐘。這有助于控制內(nèi)存占用，并確保插入操作平穩(wěn)進(jìn)行。
五十分鐘執(zhí)行完畢，時(shí)間主要用在了等待上。
如果低谷時(shí)期執(zhí)行，CPU和磁盤性能又足夠的情況下，直接批處理不等待執(zhí)行：
/**
* 分批次批量插入
* @throws IOException
*/
@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println("===== 開始插入數(shù)據(jù) =====");
long startTime = System.currentTimeMillis();
int waitTime = 10;
try {
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共飲一杯無 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
userList.add(user);
if (i % 1000 == 0) {
session.insert("batchInsertUser", userList);
// 每 1000 條數(shù)據(jù)提交一次事務(wù)
session.commit();
userList.clear();
}
}
// 最后插入剩余的數(shù)據(jù)
if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
session.insert("batchInsertUser", userList);
session.commit();
}
long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("成功插入 30 萬條數(shù)據(jù),耗時(shí)："+spendTime+"毫秒");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
session.close();
}
}
則24秒可以完成數(shù)據(jù)插入操作：
可以看到短時(shí)CPU和磁盤占用會(huì)飆高。
把批處理的量再調(diào)大一些調(diào)到5000，在執(zhí)行：
13秒插入成功30萬條，直接蕪湖起飛??????
JDBC實(shí)現(xiàn)插入30萬條數(shù)據(jù)
JDBC循環(huán)插入的話跟上面的mybatis逐條插入類似，不再贅述。
以下是 Java 使用 JDBC 批處理實(shí)現(xiàn) 30 萬條數(shù)據(jù)插入的示例代碼。請注意，該代碼僅提供思路，具體實(shí)現(xiàn)需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修改。
/**
* JDBC分批次批量插入
* @throws IOException
*/
@Test
public void testJDBCBatchInsertUser() throws IOException {
Connection connection = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
String databaseURL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
String user = "root";
String password = "root";
try {
connection = DriverManager.getConnection(databaseURL, user, password);
// 關(guān)閉自動(dòng)提交事務(wù)，改為手動(dòng)提交
connection.setAutoCommit(false);
System.out.println("===== 開始插入數(shù)據(jù) =====");
long startTime = System.currentTimeMillis();
String sqlInsert = "INSERT INTO t_user ( username, age) VALUES ( ?, ?)";
preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlInsert);
Random random = new Random();
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
preparedStatement.setString(1, "共飲一杯無 " + i);
preparedStatement.setInt(2, random.nextInt(100));
// 添加到批處理中
preparedStatement.addBatch();
if (i % 1000 == 0) {
// 每1000條數(shù)據(jù)提交一次
preparedStatement.executeBatch();
connection.commit();
System.out.println("成功插入第 "+ i+" 條數(shù)據(jù)");
}
}
// 處理剩余的數(shù)據(jù)
preparedStatement.executeBatch();
connection.commit();
long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("成功插入 30 萬條數(shù)據(jù),耗時(shí)："+spendTime+"毫秒");
} catch (SQLException e) {
System.out.println("Error: " + e.getMessage());
} finally {
if (preparedStatement != null) {
try {
preparedStatement.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
上述示例代碼中，我們通過 JDBC 連接 MySQL 數(shù)據(jù)庫，并執(zhí)行批處理操作插入數(shù)據(jù)。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
- 獲取數(shù)據(jù)庫連接。
- 創(chuàng)建 Statement 對象。
- 定義 SQL 語句，使用 PreparedStatement 對象預(yù)編譯 SQL 語句并設(shè)置參數(shù)。
- 執(zhí)行批處理操作。
- 處理剩余的數(shù)據(jù)。
- 關(guān)閉 Statement 和 Connection 對象。
使用setAutoCommit(false) 來禁止自動(dòng)提交事務(wù)，然后在每次批量插入之后手動(dòng)提交事務(wù)。每次插入數(shù)據(jù)時(shí)都新建一個(gè) PreparedStatement 對象以避免狀態(tài)不一致問題。在插入數(shù)據(jù)的循環(huán)中，每 10000 條數(shù)據(jù)就執(zhí)行一次 executeBatch() 插入數(shù)據(jù)。
另外，需要根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化連接池和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)配置，以防止連接超時(shí)等問題。
總結(jié)
實(shí)現(xiàn)高效的大量數(shù)據(jù)插入需要結(jié)合以下優(yōu)化策略（建議綜合使用）：
批處理：批量提交SQL語句可以降低網(wǎng)絡(luò)傳輸和處理開銷，減少與數(shù)據(jù)庫交互的次數(shù)。在Java中可以使用Statement或者PreparedStatement的addBatch()方法來添加多個(gè)SQL語句，然后一次性執(zhí)行executeBatch()方法提交批處理的SQL語句。
在循環(huán)插入時(shí)帶有適當(dāng)?shù)牡却龝r(shí)間和批處理大小，從而避免內(nèi)存占用過高等問題：
- 設(shè)置適當(dāng)?shù)呐幚泶笮。号幚泶笮≈冈谝淮尾迦氩僮髦胁迦攵嗌傩袛?shù)據(jù)。如果批處理大小太小，插入操作的頻率將很高，而如果批處理大小太大，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存占用過高。通常，建議將批處理大小設(shè)置為1000-5000行，這將減少插入操作的頻率并降低內(nèi)存占用。
- 采用適當(dāng)?shù)牡却龝r(shí)間：等待時(shí)間指在批處理操作之間等待的時(shí)間量。等待時(shí)間過短可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存占用過高，而等待時(shí)間過長則可能會(huì)延遲插入操作的速度。通常，建議將等待時(shí)間設(shè)置為幾秒鐘到幾十秒鐘之間，這將使操作變得平滑且避免出現(xiàn)內(nèi)存占用過高等問題。
- 可以考慮使用一些內(nèi)存優(yōu)化的技巧，例如使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫或使用游標(biāo)方式插入數(shù)據(jù)，以減少內(nèi)存占用。
總的來說，選擇適當(dāng)?shù)呐幚泶笮『偷却龝r(shí)間可以幫助您平穩(wěn)地進(jìn)行插入操作，避免出現(xiàn)內(nèi)存占用過高等問題。
索引: 在大量數(shù)據(jù)插入前暫時(shí)去掉索引，最后再打上，這樣可以大大減少寫入時(shí)候的更新索引的時(shí)間。
數(shù)據(jù)庫連接池：使用數(shù)據(jù)庫連接池可以減少數(shù)據(jù)庫連接建立和關(guān)閉的開銷，提高性能。在沒有使用數(shù)據(jù)庫連接池的情況，記得在finally中關(guān)閉相關(guān)連接。
數(shù)據(jù)庫參數(shù)調(diào)整：增加MySQL數(shù)據(jù)庫緩沖區(qū)大小、配置高性能的磁盤和I/O等。
到此這篇關(guān)于Java實(shí)現(xiàn)幾十萬條數(shù)據(jù)插入(30萬條數(shù)據(jù)插入MySQL僅需13秒)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java實(shí)現(xiàn)幾十萬條數(shù)據(jù)插入內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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